基于粒子群和模拟退火算法的混合算法,在Matlab2015中数据量化怎么实现?
关注
码龄 粉丝数 原力等级 --
- 被采纳
- 被点赞
- 采纳率
首页/
已采纳
基于粒子群和模拟退火算法的混合算法,在Matlab2015中数据量化怎么实现?
收起
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
- 微信扫一扫点击复制链接分享
- 邀请回答
- 编辑 收藏 删除 结题
- 收藏 举报
1条回答 默认 最新
- 关注
码龄 粉丝数 原力等级 --
- 被采纳
- 被点赞
- 采纳率
threenewbee 2016-03-07 19:47关注本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被题主和专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报微信扫一扫点击复制链接分享编辑预览轻敲空格完成输入- 显示为
- 卡片
- 标题
- 链接
评论按下Enter换行,Ctrl+Enter发表内容
编辑
预览
轻敲空格完成输入
- 显示为
- 卡片
- 标题
- 链接
报告相同问题?
提交
- 2023-04-02 16:00回答 2 已采纳 堆排序吧,或者二叉排序树,也就是你说的红黑树
- 2022-04-24 01:32回答 1 已采纳 找一个好的网课看,写代码,多实现,刷leetcode!最关键的还是写代码,还有务必画图理解!
- 2023-03-27 03:23回答 4 已采纳 1、检查赋值操作 2、检查变量大小 然后有几个小错误 for i=1:1001 P_c(i:1)=3*U_d_in(i:1).*i_d_in(i:1)/2; Q_c(i:1)=3*U_
- 2021-09-28 15:34然而,传统的矢量量化算法如Linde-Buzo-Gray (LBG) 算法在寻找最优码书时易陷入局部最优,导致压缩后的图像质量下降,特别是在图像细节和边缘处失真明显。 为了解决这个问题,【粒子群优化算法(Particle Swarm ...
- 2021-12-17 08:28回答 1 已采纳 一点点的肯,欢迎参观的博客文章。一直在更新算法相关的内容,由简单逐渐复杂化
- 2023-02-22 09:01回答 3 已采纳 第一个是O(n)第二个是O(logn)
- 2021-10-14 10:09回答 1 已采纳 #include <iostream> #include <vector> #define maxn 100005 using namespace std;
- 2024-05-05 04:47在本项目中,我们探讨了如何使用MATLAB来实现一种智能优化算法——粒子群优化(PSO)来改进传统的反向传播(BP)神经网络,从而进行更精确的汇率预测。这种结合应用展现了MATLAB在数值计算和算法设计上的强大功能,...
- 2023-01-22 12:07回答 2 已采纳 o(1/2),1+2+3...,算出n*(n+1)/2,然后反解一下就得到执行的次数,即时间复杂度。
- 2021-11-07 14:28回答 1 已采纳 visit是函数指针,类域名本来就是修饰变量的类比一下:class A{ public: static char *p;};char * A::p;
- 2022-07-24 06:55回答 3 已采纳 刷题 做的多了就懂了光看没啥用 很多细节都不知道
- 2021-09-28 16:06粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,其通过模拟鸟群中的个体在空间中搜索食物的过程来寻找最优解。算法中的每一个粒子都代表问题空间中的一个潜在解,并在每次迭代过程中,通过不断更新自身的速度和...
- 2021-09-28 16:03此外,该研究也涉及到了数据结构的应用,粒子群算法需要处理大量的参数和计算,高效的数据结构有助于算法的运行速度和精度。同时,研究过程中参考了相关文献,这表明了该研究是在前人工作基础上的进一步深化,体现了...
- 2023-04-06 08:48通过对《MATLAB神经网络30个案例分析》和《基于MATLAB的高等数学问题求解》等书籍的学习,结合模拟退火算法和层次分析法等优化技术的应用,我们可以构建出一个高效的问题求解框架。这一框架不仅适用于学术研究,更...
- 2021-09-28 16:08在本文中,我们探讨了如何将粒子群优化算法与MATLAB/Simulink动态仿真集成环境结合,以计算J-A磁滞模型的参数。首先,我们简要回顾了PSO算法的基本原理和特点,指出其在优化过程中的快速收敛能力,以及在多参数空间...
- 没有解决我的问题, 去提问
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108kefu@csdn.net在线客服
- 京ICP备19004658号
- 经营性网站备案信息
- 公安备案号11010502030143
- 营业执照
- 北京互联网违法和不良信息举报中心
- 家长监护
- 中国互联网举报中心
- 网络110报警服务
- Chrome商店下载
- 账号管理规范
- 版权与免责声明
- 版权申诉
- 出版物许可证
- ©1999-2025北京创新乐知网络技术有限公司